一种空闲车位确定方法及装置转让专利
申请号 : CN202011268794.1
文献号 : CN112509363B
文献日 : 2021-12-07
发明人 : 赵东 , 马华东 , 巨晨 , 朱冠州
申请人 : 北京邮电大学
摘要 :
权利要求 :
1.一种空闲车位确定方法,其特征在于,所述方法包括:获取多个连续的第一历史时间段内各个目标停车场的停车数据;其中,一个目标停车场在一个第一历史时间段内的停车数据包括:在该第一历史时间段内停靠至该目标停车场的车辆的数目、该目标停车场的空闲车位的数目和表示该目标停车场的第一环境特征的向量;其中,一个目标停车场在一个时间段内的第一环境特征的向量,用于表示该目标停车场在该时间段内的天气信息、该时间段的开始时刻和结束时刻,以及该时间段对应的日期类型;日期类型为工作日或非工作日;
将所述各个目标停车场在所述多个第一历史时间段内的停车数据,输入至预先训练的车辆数目预测模型,得到所述车辆数目预测模型输出的目标向量,其中,所述目标向量中的元素与所述各个目标停车场一一对应,每一元素表示对应的目标停车场在目标间段内停靠的车辆的第一数目;
针对每一目标停车场,基于第一时间段集合内车辆停靠至该目标停车场的时刻,以及第二时间段集合内停靠至该目标停车场的车辆的数目,计算目标时间段内离开该目标停车场的车辆的第二数目;其中,所述第一时间段集合包含所述多个第一历史时间段;所述第二时间段集合包含:从当前时刻之后的第一个时间段至所述目标时间段的各时间段;
计算该目标停车场对应的第一数目与所述第二数目的目标差值,并计算所述目标时间段的前一个时间段内该目标停车场的空闲车位的数目与所述目标差值的差值,作为所述目标时间段内该目标停车场的空闲车位的数目。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述车辆数目预测模型包括:长短期记忆网络、图卷积网络和全连接网络;
所述将所述各个目标停车场在所述多个第一历史时间段内的停车数据,输入至预先训练的车辆数目预测模型,得到所述车辆数目预测模型输出的目标向量,包括:通过所述长短期记忆网络,对所述多个第一历史时间段内停靠至所述各个目标停车场的车辆的数目,和所述各个目标停车场的空闲车位的数目进行特征提取,得到第一特征向量;其中,所述第一特征向量表示:所述多个第一历史时间段内,停靠至所述各个目标停车场的车辆的数目之间的时间相关性;
通过所述图卷积网络,对所述多个第一历史时间段内停靠至所述各个目标停车场的车辆的数目进行特征提取,得到第二特征向量;其中,所述第二特征向量表示:所述多个第一历史时间段内,停靠至所述各个目标停车场的车辆的数目之间的空间相关性;
通过所述全连接网络,对表示所述多个第一历史时间段内所述各个目标停车场的第一环境特征的向量进行特征提取,得到第三特征向量;
计算所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量的和值,得到目标向量。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对每一目标停车场,基于第一时间段集合内车辆停靠至该目标停车场的时刻,以及第二时间段集合内停靠至该目标停车场的车辆的数目,计算所述目标时间段内离开该目标停车场的车辆的第二数目,包括:确定第一时间段集合内停靠至该目标停车场的车辆,作为第一车辆;
基于所述第一车辆停靠至该目标停车场的时刻,计算所述第一车辆中在所述目标时间段内离开该目标停车场的车辆的数目,作为第三数目;
基于第二时间段集合内停靠至该目标停车场的第二车辆的数目,计算所述第二车辆中在所述目标时间段内离开该目标停车场的车辆的数目,作为第四数目;
计算所述第三数目和所述第四数目的和值,作为所述目标时间段内离开该目标停车场的车辆的第二数目。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一车辆停靠至该目标停车场的时刻,计算所述第一车辆中在所述目标时间段内离开该目标停车场的车辆的数目,作为第三数目,包括:
基于所述第一车辆停靠至该目标停车场的时刻,计算所述第一车辆对应的第一概率和第二概率,其中,所述第一概率为:所述第一车辆在停靠至该目标停车场的时刻,至所述目标时间段的开始时刻的时间段内离开该目标停车场的概率;所述第二概率为:所述第一车辆在停靠至该目标停车场的时刻,至所述目标时间段的结束时刻的时间段内离开该目标停车场的概率;
基于所述第一车辆对应的第一概率、第二概率、所述第一车辆停靠至该目标停车场的时刻和第一预设公式,计算所述第一车辆中在所述目标时间段内离开该目标停车场的车辆的数目,作为第三数目,其中,所述第一预设公式为:O1表示所述第三数目,N表示所述第一车辆的总数目,uA表示第u个第一车辆停靠至该目标停车场的时刻,t1表示所述目标时间段的开始时刻,t2表示所述目标时间段的结束时刻,u u
F(t2,uA)表示所述第u个第一车辆对应的第二概率,F (t1,uA)表示所述第u个第一车辆对应u u
的第一概率,F (t2,uA)‑F(t1,uA)表示所述第u个第一车辆在所述目标时间段内离开该目标停车场的概率。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一车辆停靠至该目标停车场的时刻,计算所述第一车辆对应的第一概率和第二概率,包括:针对每一第二历史时间段,统计该第二历史时间段内,在该目标停车场的停车时长为各预设时长的车辆的数目,作为第五数目,以及该第二历史时间段内停靠至该目标停车场的车辆的总数目,作为第六数目;其中,所述第二历史时间段包括与各日期类型对应的多个时间段;
针对每一预设时长,计算该预设时长对应的第五数目与所述第六数目的比值,得到该第二历史时间段内停靠至该目标停车场的车辆,在该目标停车场的停车时长为该预设时长的概率,作为该第二历史时间段内该预设时长对应的第三概率;
确定所述第一时间段集合中,所述第一车辆停靠至该目标停车场的时刻所属的第一历史时间段,作为第一目标历史时间段,并确定所述第一目标历史时间段的开始时刻至所述目标时间段的开始时刻之间的时长,作为第一时长,以及所述第一目标历史时间段的开始时刻至所述目标时间段的结束时刻之间的时长,作为第二时长;
从各第二历史时间段内,确定与所述第一目标历史时间段的开始时刻和结束时刻均相同,且与所述第一目标历史时间段对应的日期类型相同的时间段,作为第二目标历史时间段;其中,所述日期类型为工作日或非工作日;
确定所述第二目标历史时间段内,预设时长为所述第一时长时对应的第三概率,作为所述第一车辆对应的第一概率,以及预设时长为所述第二时长时对应的第三概率,作为所述第一车辆对应的第二概率。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一车辆停靠至该目标停车场的时刻,计算所述第一车辆对应的第一概率和第二概率,包括:确定所述第一时间段集合中,所述第一车辆停靠至该目标停车场的时刻所属的第一历史时间段,作为第一目标历史时间段,并确定所述第一目标历史时间段的开始时刻至所述目标时间段的开始时刻之间的时长,作为第一时长,以及所述第一目标历史时间段的开始时刻至所述目标时间段的结束时刻之间的时长,作为第二时长;
将表示该目标停车场在所述第一目标历史时间段的第二环境特征的向量,输入至预先训练的概率预测模型,得到所述概率预测模型输出的各预设时长各自对应的第四概率,其中,一个预设时长对应的第四概率表示:所述第一车辆在该目标停车场的停车时长为该预设时长的概率;一个目标停车场的在一个时间段内的第二环境特征的向量,用于表示该目标停车场在该时间段内的天气信息、该时间段的开始时刻和结束时刻、该时间段对应的日期类型,以及该目标停车场的位置类型;目标停车场的位置类型用于表示目标停车场所处的地理环境;
从各第四概率中,确定预设时长为所述第一时长时的第四概率,作为所述第一车辆对应的第一概率,以及预设时长为所述第二时长时的第四概率,作为所述第一车辆对应的第二概率。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于第二时间段集合内停靠至该目标停车场的第二车辆的数目,计算所述第二车辆中在所述目标时间段内离开该目标停车场的车辆的数目,作为第四数目,包括:
针对所述第二时间段集合内的每一时间段,计算该时间段内的所述第二车辆对应的第五概率和第六概率;其中,一个时间段内的所述第二车辆对应的第五概率为:该时间段内的所述第二车辆,在该时间段的开始时刻至所述目标时间段的结束时刻的时间段内,离开该目标停车场的概率;一个时间段内的所述第二车辆对应的第六概率为:该时间段内的所述第二车辆,在该时间段的结束时刻至所述目标时间段的结束时刻的时间段内,离开该目标停车场的概率;
基于所述第二时间段集合内停靠至该目标停车场的第二车辆的数目、所述第二时间段集合内的每一时间段内的所述第二车辆对应的第五概率、第六概率和第二预设公式,计算所述第二车辆中在所述目标时间段内离开该目标停车场的车辆的数目,作为第四数目,其中,所述第二预设公式:
O2表示所述第四数目,Iτ表示所述第二时间段集合内的第τ个时间段内的所述第二车辆的数目,t表示所述目标时间段的序号,t2表示所述目标时间段的结束时刻,τ1表示所述第ττ
个时间段的开始时刻,τ2表示所述第τ个时间段的结束时刻,F (t2,τ1)表示所述第τ个时间τ
段内的所述第二车辆对应的第五概率,F (t2,τ2)表示所述第τ个时间段内的所述第二车辆τ τ
对应的第六概率,F (t2,τ1)‑F (t2,τ2)表示所述第τ个时间段内的所述第二车辆,在所述目标时间段内离开该目标停车场的概率。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述针对所述第二时间段集合内的每一时间段,计算该时间段内的所述第二车辆对应的第五概率和第六概率,包括:确定该时间段的开始时刻至所述目标时间段的结束时刻之间的时长,作为第三时长,以及该时间段的结束时刻至所述目标时间段的结束时刻之间的时长,作为第四时长;
从各第二历史时间段内,确定与该时间段的开始时刻和结束时刻均相同,且与该时间段对应的日期类型相同的时间段,作为第三目标历史时间段;
确定所述第三目标历史时间段内,预设时长为所述第三时长时的第三概率,作为该时间段内的所述第二车辆对应的第五概率,以及预设时长为所述第四时长时的概率,作为该时间段内的所述第二车辆对应的第六概率。
9.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述针对所述第二时间段集合内的每一时间段,计算该时间段内的所述第二车辆对应的第五概率和第六概率,包括:确定该时间段的开始时刻至所述目标时间段的结束时刻之间的时长,作为第三时长,以及该时间段的结束时刻至所述目标时间段的结束时刻之间的时长,作为第四时长;
将表示该目标停车场在该时间段的第二环境特征的向量,输入至预先训练的概率预测模型,得到所述概率预测模型输出的各预设时长各自对应的第七概率,其中,一个预设时长对应的第七概率表示:该时间段内的所述第二车辆,在该目标停车场的停车时长为该预设时长的概率;一个目标停车场的在一个时间段内的第二环境特征的向量,用于表示该目标停车场在该时间段内的天气信息、该时间段的开始时刻和结束时刻、该时间段对应的日期类型,以及该目标停车场的位置类型;目标停车场的位置类型用于表示目标停车场所处的地理环境;
从各第七概率中,确定预设时长为所述第三时长时的第七概率,作为该时间段内的所述第二车辆对应的第五概率,以及预设时长为所述第四时长时的第四概率,作为该时间段内的所述第二车辆对应的第六概率。
10.一种空闲车位确定装置,其特征在于,所述装置包括:获取模块,用于获取多个连续的第一历史时间段内各个目标停车场的停车数据;其中,一个目标停车场在一个第一历史时间段内的停车数据包括:在该第一历史时间段内停靠至该目标停车场的车辆的数目、该目标停车场的空闲车位的数目和表示该目标停车场的第一环境特征的向量;其中,一个目标停车场在一个时间段内的第一环境特征的向量,用于表示该目标停车场在该时间段内的天气信息、该时间段的开始时刻和结束时刻,以及该时间段对应的日期类型;日期类型为工作日或非工作日;
第一确定模块,用于将所述各个目标停车场在所述多个第一历史时间段内的停车数据,输入至预先训练的车辆数目预测模型,得到所述车辆数目预测模型输出的目标向量,其中,所述目标向量中的元素与所述各个目标停车场一一对应,每一元素表示对应的目标停车场在目标间段内停靠的车辆的第一数目;
第二确定模块,用于针对每一目标停车场,基于第一时间段集合内车辆停靠至该目标停车场的时刻,以及第二时间段集合内停靠至该目标停车场的车辆的数目,计算目标时间段内离开该目标停车场的车辆的第二数目;其中,所述第一时间段集合包含所述多个第一历史时间段;所述第二时间段集合包含:从当前时刻之后的第一个时间段至所述目标时间段的各时间段;
第三确定模块,用于计算该目标停车场对应的第一数目与所述第二数目的目标差值,并计算所述目标时间段的前一个时间段内该目标停车场的空闲车位的数目与所述目标差值的差值,作为所述目标时间段内该目标停车场的空闲车位的数目。
说明书 :
一种空闲车位确定方法及装置
技术领域
背景技术
而,公共场所的停车场能够提供的车位有限,车辆在到达停车场之后,停车场可能不存在空
闲车位,车辆需要从该停车场前往其他停车场停车,导致车辆停车耗费的时间较多。
间。
发明内容
空闲车位较多的停车场进行停车,以减少车辆停车所耗费的时间。具体技术方案如下:
车场的车辆的数目、该目标停车场的空闲车位的数目和表示该目标停车场的第一环境特征
的向量;
中的元素与所述各个目标停车场一一对应,每一元素表示对应的目标停车场在目标间段内
停靠的车辆的第一数目;
目标停车场的车辆的第二数目;其中,所述第一时间段集合包含所述多个第一历史时间段;
所述第二时间段集合包含:从当前时刻之后的第一个时间段至所述目标时间段的各时间
段;
所述目标时间段内该目标停车场的空闲车位的数目。
停靠至该目标停车场的车辆的数目、该目标停车场的空闲车位的数目和表示该目标停车场
的第一环境特征的向量;
其中,所述目标向量中的元素与所述各个目标停车场一一对应,每一元素表示对应的目标
停车场在目标间段内停靠的车辆的第一数目;
目标时间段内离开该目标停车场的车辆的第二数目;其中,所述第一时间段集合包含所述
多个第一历史时间段;所述第二时间段集合包含:从当前时刻之后的第一个时间段至所述
目标时间段的各时间段;
标差值的差值,作为所述目标时间段内该目标停车场的空闲车位的数目。
算机程序;处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现上述任一所述的空闲车位确定
方法步骤。
据,输入至预先训练的车辆数目预测模型,得到车辆数目预测模型输出的目标向量;针对每
一目标停车场,基于第一时间段集合内车辆停靠至该目标停车场的时刻,以及第二时间段
集合内停靠至该目标停车场的车辆的数目,计算目标时间段内离开该目标停车场的车辆的
第二数目;计算该目标停车场对应的第一数目与第二数目的目标差值,并计算目标时间段
的前一个时间段内该目标停车场的空闲车位的数目,与目标差值的差值,作为目标时间段
内该目标停车场的空闲车位的数目。
以根据目标停车场对应的第一数目、第二数目和目标时间段的前一个时间段内目标停车场
的空闲车位的数目,计算目标时间段内目标停车场的空闲车位的数目。后续,可以使得车辆
根据停车场的空闲车位的数目,选择空闲车位较多的停车场进行停车,以减少车辆停车所
耗费的时间。
附图说明
发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以
根据这些附图获得其他的实施例。
具体实施方式
本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他
实施例,都属于本发明保护的范围。
定空闲车位的数目。
标停车场的第一环境特征的向量。
该目标停车场的车辆的第二数目。
间段内该目标停车场的空闲车位的数目。
以根据目标停车场对应的第一数目、第二数目和目标时间段的前一个时间段内目标停车场
的空闲车位的数目,计算目标时间段内目标停车场的空闲车位的数目。后续,可以使得车辆
根据停车场的空闲车位的数目,选择空闲车位较多的停车场进行停车,以减少车辆停车所
耗费的时间。
刻的上一时间点,T+1表示当前时刻的下一时间点。
也可以为4,但并不限于此。当第一历史时间段的数目为2时,各第一历史时间段可以包括:
T‑2时刻至T‑1时刻的时间段和T‑1时刻至T时刻的时间段。此时,第一时间段集合包括:T‑2
时刻至T‑1时刻的时间段和T‑1时刻至T时刻的时间段。
刻至T+1时刻的时间段时,第二时间段集合包括:T时刻至T+1时刻的时间段。当目标时间段
为T+TP‑1时刻至T+TP时刻的时间段时,第二时间段集合包括:T时刻至T+1时刻的时间段,T+1
时刻至T+2(图2中未示出)时刻的时间段,…,T+TP‑1时刻至T+TP时刻的时间段。
段离开目标停车场的车辆。
场。
的数目,可以用该时间段内的一个时刻(例如,开始时刻,或者,结束时刻等)该目标停车场
的空闲车位的数目表示。
型。日期类型为工作日或非工作日。当日期类型为非工作日类型时,非工作日类型可以包
括:法定节假日和周末。
场在目标时间段内停靠的车辆的第一数目。
第一样本时间段的时长与第二样本时间段的时长相同,最晚的第一样本时间段的结束时刻
不晚于第二样本时间段的开始时刻。
数目(可以称为预测数目)。然后,电子设备可以确定表示样本数目与预测数目的差异性的
损失函数值,并基于计算得到的损失函数值,对初始车辆数目预测模型的模型参数进行调
整,当初始车辆数目预测模型达到收敛条件时,得到训练好的车辆数目预测模型。
的第一数目。
停靠的车辆的数目。
本发明实施例的方法,确定各目标停车场各自在当前时刻之后的第1个时间段内的空闲车
位的数目,并获取用于表示各目标停车场各自在当前时刻之后的第1个时间段内的第一环
境特征的向量,可以得到当前时刻之后的第1个时间段内各目标停车场的停车数据。进而,
电子设备可以基于各第一历史时间段内各目标停车场的停车数据,以及在当前时刻之后的
第1个时间段内各目标停车场的停车数据,确定各目标停车场各自在当前时刻之后的第2个
时间段内停靠的车辆的数目,以此类推,直至确定出各目标停车场各自在目标时间段内停
靠的车辆的数目。
段和8:50至9:00的时间段内各目标停车场的停车数据,确定各目标停车场各自在目标时间
段(即9:00至9:10的时间段)内,停靠的车辆的数目。
10的时间段内停靠的车辆的数目,进而,确定在9:00至9:10的时间段内各目标停车场的停
车数据。然后,基于8:50至9:00的时间段和9:00至9:10的时间段内各目标停车场的停车数
据,确定各目标停车场各自在目标时间段(即9:10至9:20的时间段)内,停靠的车辆的数目。
其中,全连接网络可以包括两个全连接层。
计算目标时间段内离开该目标停车场的车辆的数目(即第二数目)。
目标时间段内离开该目标停车场的车辆(即第一车辆)。另一类为在当前时刻之后(即第二
时间段集合内)到达该目标停车场,且在目标时间段内离开该目标停车场的车辆(即第二车
辆)。
计算第一车辆中在目标时间段内离开该目标停车场的车辆的数目(即第三数目),并基于第
二时间段集合内停靠至该目标停车场的第二车辆的数目,计算第二车辆中在目标时间段内
离开该目标停车场的车辆的数目(即第四数目)。
的时刻,至目标时间段的结束时刻的时间段内离开该目标停车场的概率。
目,作为第三数目。
车场的时刻,t1表示目标时间段的开始时刻,t2表示目标时间段的结束时刻,F (t2,uA)表示
u u
第u个第一车辆对应的第二概率,F(t1,uA)表示第u个第一车辆对应的第一概率,F (t2,uA)‑
u
F(t1,uA)表示第u个第一车辆在目标时间段内离开该目标停车场的概率。
车辆对应的第一概率、第二概率、第一车辆停靠至该目标停车场的时刻和上述公式(1),计
算得到第一车辆中在目标时间段内离开该目标停车场的车辆的数目(即第三数目)。
目标停车场的车辆的总数目,作为第六数目。
设时长的概率,作为该第二历史时间段内该预设时长对应的第三概率。
时间段的开始时刻之间的时长,作为第一时长,以及第一目标历史时间段的开始时刻至目
标时间段的结束时刻之间的时长,作为第二时长。
时间段。
对应的第二概率。
日类型对应的第二历史时间段和非工作日类型对应的第二历史时间段。工作日类型对应的
第二历史时间段可以包括:周一的8:00至9:00的时间段,周一的9:00至10:00的时间段,周
一的10:00至11:00的时间段。非工作日类型对应的第二历史时间段可以包括:周六的8:00
至9:00的时间段,周六的9:00至10:00的时间段,周六的10:00至11:00的时间段。
此。当目标时间段的时长为10分钟时,如果预设时长的数目为8,则预设各时长可以包括:10
分钟、20分钟、30分钟、40分钟、50分钟、60分钟、70分钟和80分钟;如果预设时长的数目为
10,则预设各时长可以包括:10分钟、20分钟、30分钟、40分钟、50分钟、60分钟、70分钟、80分
钟、90分钟和100分钟。
标停车场的车辆的总数目(即第六数目)之后,针对每一预设时长,电子设备可以计算该预
设时长对应的第五数目与第六数目的比值,得到该第二历史时间段内停靠至该目标停车场
的车辆,在该目标停车场的停车时长为该预设时长的概率,作为该第二历史时间段内该预
设时长对应的第三概率。
的停车时长为10分钟的车辆的数目为2,停车时长为20分钟的车辆的数目为3,停车时长为
30分钟的车辆的数目为5。
场的停车时长为10分钟的概率为0.2,即该第二历史时间段内10分钟对应的第三概率为
0.2。同理可以计算得到该第二历史时间段内20分钟对应的第三概率为0.3,该第二历史时
间段内30分钟对应的第三概率为0.5。
电子设备可以确定第一目标历史时间段的开始时刻至目标时间段的开始时刻之间的时长
(即第一时长),以及第一目标历史时间段的开始时刻至目标时间段的结束时刻之间的时长
(即第二时长)。
间段,电子设备可以从第二历史时间段中,确定日期类型为工作日,且从9:00至10:00的时
间段,作为第二目标历史时间段。
为第一时长时对应的第三概率,作为第一车辆对应的第一概率,并确定预设时长为第二时
长时对应的第三概率,作为第一车辆对应的第二概率。
概率中确定第一车辆对应的第一概率和第二概率,不需要再次计算各第二历史时间段内各
预设时长各自对应的第三概率,进而,可以提高空闲车位确定方法的效率。
间段的开始时刻之间的时长,作为第一时长,以及第一目标历史时间段的开始时刻至目标
时间段的结束时刻之间的时长,作为第二时长。
间段对应的日期类型,以及该目标停车场的位置类型。目标停车场的位置类型用于表示目
标停车场所处的地理环境。例如,目标停车场的位置类型可以包括:居民区、车站、商场、办
公楼等。
第一目标历史时间段的第二环境特征的向量,以及预先训练的概率预测模型,确定各预设
时长各自对应的第四概率。
一预设时长的概率(可以称为样本概率)。
车辆,在该目标停车场的停车时长为每一预设时长的概率(可以称为预测概率)。然后,电子
设备可以确定表示样本概率与预测概率的差异性的损失函数值,并基于计算得到的损失函
数值,对初始概率预测模型的模型参数进行调整,当初始概率预测模型达到收敛条件时,得
到训练好的概率预测模型。
第一车辆在该目标停车场的停车时长为每一预设时长的第四概率。概率预测模型可以包
括:3个全连接层和1个softmax(归一化)层。
四概率,作为第一车辆对应的第二概率。
时间段内的第二车辆对应的第六概率为:该时间段内的第二车辆,在该时间段的结束时刻
至目标时间段的结束时刻的时间段内,离开该目标停车场的概率。
第二车辆中在目标时间段内离开该目标停车场的车辆的数目,作为第四数目。
τ
表示第τ个时间段的结束时刻,F(t2,τ1)表示第τ个时间段内的第二车辆对应的第五概率,F
τ τ τ
(t2,τ2)表示第τ个时间段内的第二车辆对应的第六概率,F (t2,τ1)‑F (t2,τ2)表示第τ个时
间段内的第二车辆,在目标时间段内离开该目标停车场的概率。
时间段集合内的每一时间段内的第二车辆对应的第五概率和第六概率、第二时间段集合内
的第二车辆的数目和上述公式(2),计算第二车辆中在目标时间段内离开该目标停车场的
车辆的数目(即第四数目)。
内的第二车辆对应的第六概率。
的第二车辆对应的第六概率。
的方式类似,可以参见前述实施例中的详细介绍。
并计算目标时间段的前一个时间段内该目标停车场的空闲车位的数目,与目标差值的差
值,得到目标时间段内该目标停车场的空闲车位的数目。
史时间段内目标停车场的空闲车位的数目,计算目标时间段内该目标停车场的空闲车位的
数目。
刻之后的第1个时间段内该目标停车场的空闲车位的数目,计算当前时刻之后的第2个时间
段该目标停车场的空闲车位的数目,以此类推,直至确定出目标时间段内该目标停车场的
空闲车位的数目。
时间段内的空闲车位的数目。后续,车辆可以选择空闲车位较多的停车场进行停车,以减少
车辆停车所耗费的时间。
内停靠至该目标停车场的车辆的数目、该目标停车场的空闲车位的数目和表示该目标停车
场的第一环境特征的向量;
向量,其中,所述目标向量中的元素与所述各个目标停车场一一对应,每一元素表示对应的
目标停车场在目标间段内停靠的车辆的第一数目;
述目标时间段内离开该目标停车场的车辆的第二数目;其中,所述第一时间段集合包含所
述多个第一历史时间段;所述第二时间段集合包含:从当前时刻之后的第一个时间段至所
述目标时间段的各时间段;
述目标差值的差值,作为所述目标时间段内该目标停车场的空闲车位的数目。
数目进行特征提取,得到第一特征向量;其中,所述第一特征向量表示:所述多个第一历史
时间段内,停靠至所述各个目标停车场的车辆的数目之间的时间相关性;
第一历史时间段内,停靠至所述各个目标停车场的车辆的数目之间的空间相关性;
车辆在停靠至该目标停车场的时刻,至所述目标时间段的开始时刻的时间段内离开该目标
停车场的概率;所述第二概率为:所述第一车辆在停靠至该目标停车场的时刻,至所述目标
时间段的结束时刻的时间段内离开该目标停车场的概率;
车辆的数目,作为第三数目,其中,所述第一预设公式为:
u u
刻,F (t2,uA)表示所述第u个第一车辆对应的第二概率,F (t1,uA)表示所述第u个第一车辆
u u
对应的第一概率,F (t2,uA)‑F(t1,uA)表示所述第u个第一车辆在所述目标时间段内离开该
目标停车场的概率。
及该第二历史时间段内停靠至该目标停车场的车辆的总数目,作为第六数目;
时长的概率,作为该第二历史时间段内该预设时长对应的第三概率;
所述目标时间段的开始时刻之间的时长,作为第一时长,以及所述第一目标历史时间段的
开始时刻至所述目标时间段的结束时刻之间的时长,作为第二时长;
时间段;其中,所述日期类型为工作日或非工作日;
为所述第一车辆对应的第二概率。
定所述第一目标历史时间段的开始时刻至所述目标时间段的开始时刻之间的时长,作为第
一时长,以及所述第一目标历史时间段的开始时刻至所述目标时间段的结束时刻之间的时
长,作为第二时长;
率,其中,一个预设时长对应的第四概率表示:所述第一车辆在该目标停车场的停车时长为
该预设时长的概率;
的第二概率。
述第二车辆对应的第五概率为:该时间段内的所述第二车辆,在该时间段的开始时刻至所
述目标时间段的结束时刻的时间段内,离开该目标停车场的概率;一个时间段内的所述第
二车辆对应的第六概率为:该时间段内的所述第二车辆,在该时间段的结束时刻至所述目
标时间段的结束时刻的时间段内,离开该目标停车场的概率;
计算所述第二车辆中在所述目标时间段内离开该目标停车场的车辆的数目,作为第四数
目,其中,所述第二预设公式:
τ
第τ个时间段的开始时刻,τ2表示所述第τ个时间段的结束时刻,F (t2,τ1)表示所述第τ个时
τ
间段内的所述第二车辆对应的第五概率,F (t2,τ2)表示所述第τ个时间段内的所述第二车
τ τ
辆对应的第六概率,F (t2,τ1)‑F (t2,τ2)表示所述第τ个时间段内的所述第二车辆,在所述
目标时间段内离开该目标停车场的概率。
的结束时刻之间的时长,作为第四时长;
为该时间段内的所述第二车辆对应的第六概率。
的结束时刻之间的时长,作为第四时长;
时长对应的第七概率表示:该时间段内的所述第二车辆,在该目标停车场的停车时长为该
预设时长的概率;
间段内的所述第二车辆对应的第六概率。
以根据目标停车场对应的第一数目、第二数目和目标时间段的前一个时间段内目标停车场
的空闲车位的数目,计算目标时间段内目标停车场的空闲车位的数目。后续,可以使得车辆
根据停车场的空闲车位的数目,选择空闲车位较多的停车场进行停车,以减少车辆停车所
耗费的时间。
成相互间的通信,
Architecture,EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便
于表示,图中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现
场可编程门阵列(Field‑Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立
门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
标停车场对应的第一数目、第二数目和目标时间段的前一个时间段内目标停车场的空闲车
位的数目,计算目标时间段内目标停车场的空闲车位的数目。后续,可以使得车辆根据停车
场的空闲车位的数目,选择空闲车位较多的停车场进行停车,以减少车辆停车所耗费的时
间。
确定方法的步骤。
产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或
部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计
算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质
中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机
指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字
用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或
数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者
是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以
是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘
Solid State Disk(SSD))等。
在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖
非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要
素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备
所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在
包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品实施例而言,由于其基本相似于方法实
施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。